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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于视频的公共交通安全异常行为检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116630856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310598616.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频的公共交通安全异常行为检测方法是由张建辉;钟玉良设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频的公共交通安全异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于视频的公共交通安全异常行为检测方法。本发明根据行人动作识别检测模型获取行人的空间位置，通过目标识别获取车辆的位置，将行人和车辆空间位置与对应时间进行编码得到对应的时空序列，将时空序列输入行人轨迹预测模型中，通过记忆图结构形成平滑正确的预测结果。将预测结果结合道路语义分割结果检测和预测路口中影响出行安全的异常行为。采用云端的数据共享方式，将异常行为根据其时空位置下载到相应范围内的边缘服务器。采用本方法能将计算节点从车辆卸载，有效减少异常行为检测和预测的延时；解决车辆对行人空间位置检测产生的遮挡问题，有效减少车辆的算力消耗、提升资源调度效率、节省终端任务卸载成本。且识别的准确率高。

本发明授权一种基于视频的公共交通安全异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频的公共交通安全异常行为检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤1.构建行人动作识别检测模型STGCN，STGCN包括用于检测行人骨骼点的神经网络，用于行人动作分类的SoftMax分类器，借鉴长短时间神经网络的思想，每一个时刻数据输入不仅仅是当前帧图像，还有历史帧通过卷积得到的骨骼点位置； 具体为：通过时空图卷积神经网络创建行人骨骼，从而获取视频帧中行人骨架信息；根据骨架信息获取行人相对摄像头位置，将骨架结果中的双脚掌位置连线中心点作为行人当前空间位置； 步骤2.基于步骤1获取的行人当前空间位置，通过目标检测算法获取车辆的位置，将行人和车辆的空间位置信息作为编码器的输入，与视频帧时间轴进行编码得到相应的时空序列； 步骤3.通过神经网络FRNet获得道路语义分割结果； 步骤4.构建行人轨迹预测的模型SocialMemory，SocialMemory模型在神经网络SocialLSTM基础上添加记忆图结构，用于存储历史轨迹数据、纠正和平滑当前时刻预测的轨迹；通过长短时记忆网络LSTM的隐藏状态来捕捉随时间变化的运动特征；同时为预测多个行人，将用于预测每一个行人的LSTM网络于周围的LSTM网络共享信息；使得每一个时刻，每一个LSTM节点会从周围的LSTM节点获取信息以修正自己的轨迹变化； 将车辆与行人的时空序列输入行人轨迹预测的模型中，通过记忆图结构存储历史轨迹进行解码，每一帧的输入得到对应的预测轨迹，并且影响后续帧得到的预测轨迹，当前帧得到的预测轨迹会通过曾经时刻的轨迹进行修正，超过阈值的轨迹角度变化都会被平滑处理，得到平滑准确的行人预测轨迹； 步骤5.将步骤4得到的行人预测轨迹结果和步骤3得到的道路语义分割结果送入云服务器检测行人的异常行为；采用云边端的数据共享方式，将异常行为上传到相应范围内的边缘服务器，以便智能移动终端下载使用，或以广播方式提供给智能移动终端。

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